Trí tuệ nhân tạo là gì? Học lập trình trí tuệ nhân tạo như thế nào?

Lập trình trí tuệ nhân tạo (AI) đang là ngành nghề dẫn đầu xu hướng trong thời đại công nghệ 4.0 hiện nay. AI đã và đang mang đến rất nhiều tiện lợi và không ngừng cải tiến để phục vụ con người tốt hơn. Do đó, nhu cầu nhân lực về mảng công nghệ này luôn rất lớn, tạo ra nhiều cơ hội việc làm tiềm năng. Vậy lập trình trí tuệ nhân tạo AI là gì? Và cách tiếp cận lĩnh vực này như thế nào? Hãy cùng OhStem tìm hiểu trong bài viết sau nhé!

Thế nào là lập trình trí tuệ nhân tạo AI

Lập trình trí tuệ nhân tạo Arificial Intelligence (AI) là một trong những nhánh ngành lớn và quan trọng trong lĩnh vực khoa học máy tính. Công việc chính của lập trình trí tuệ nhân tạo AI là lập trình, tạo ra, xử lý giúp một mô hình, máy móc hay robot thực hiện các chức năng, nhiệm vụ một cách tự động từ đó giảm bớt sức lao động của con người.

Lập trình trí tuệ nhân tạo
Lập trình trí tuệ nhân tạo

Lập trình trí tuệ nhân tạo khác với việc lập trình logic, giải quyết các thuật toán trong các ngôn ngữ lập trình. Về cơ bản. lập trình trí tuệ nhân tạo có thể hiểu là giúp máy móc, thiết bị có khả năng tự tổng hợp thông tin, xử lý và giải quyết vấn đề mà không cần đến sự trợ giúp của con người.

>>> Tham khảo thêm 5 công nghệ trí tuệ nhân tạo đang cải thiện cuộc sống của chúng ta

Lập trình trí tuệ nhân tạo AI được phân loại như thế nào?

Lập trình trí tuệ nhân tạo
Lập trình trí tuệ nhân tạo

Hiện tại, dựa theo khả năng và tính riêng biệt khác nhau, các nhà khoa học đã phân chia công việc lập trình trí tuệ nhân tạo thành 4 mảng công nghệ chính:

  • Công nghệ AI có bộ nhớ khiêm tốn nhằm phục vụ những tác vụ đơn giản: Lập trình trí tuệ nhân tạo này là giúp hệ thống AI có khả năng tích lũy kinh nghiệm, rồi từ những kinh nghiệm đó giải quyết vấn đề. Công nghệ này thường được kết nối với nhiều cảm biến, nhằm thu thập thông tin môi trường xung quanh, từ đó đưa ra những phân tích dự đoán, báo hiệu hay quyết định đến con người.
  • Công nghệ AI tương tác và phản ứng: Đây là công nghệ lập trình trí tuệ nhân tạo giúp AI có thể tự phân tích trạng thái, hành động của nó và đối thủ từ đó đưa ra những hành đồng có tính chiến lược, phù hợp nhất.
  • Công nghệ hiểu được tâm trí: công nghệ lập trình trí tuệ nhân tạo này giúp AI có thể xác định và phân tích những cảm xúc, suy nghĩ hay niềm tin của con người. Nói một cách dễ hiểu, công nghệ này giúp AI có khả năng tương tác với xã hội loài người. Tuy nhiên, loại AI này chưa được hoàn thiện và vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm và phát triển.
  • Công nghệ tự nhận thức: đây có thể coi là bậc phát triển cao nhất trong lập trình trí tuệ nhân tạo AI. Việc giúp AI có nhận thức và tình cảm như con người vẫn còn rất xa vời nhưng nó sẽ mở ra một kỷ nguyên mới về công nghệ máy móc.

Học lập trình trí tuệ nhân tạo như thế nào?

Việc đam mê và theo đuổi lập trình trí tuệ nhân tạo đòi hỏi chúng ta phải có kiến thức chuyên môn cao cũng như kiên trì tìm tòi sáng tạo. Dưới đây là một vài bước chuẩn bị cơ bản khi bạn muốn nghiên cứu về ngành nghề này:

Tìm hiểu về Python và SQL

Một trong những yếu tố cốt lõi của việc lập trình trí tuệ nhân tạo AI đó là nắm vững ngôn ngữ lập trình, từ đó giúp việc giao tiếp, xử lý với AI trở nên thuận lợi và dễ dàng. Hiện nay, có rất nhiều ngôn ngữ lập trình tiện dụng, và phổ biến. Tuy nhiên, khi nhắc đến Machine Learning, ngôn ngữ lập trình Python và SQL là không thể không được đề cập đến. Những ngôn ngữ này cung cấp những thư viện phù hợp và đặc thù trong việc lập trình AI. Ngoài ra, ngôn ngữ lập trình Python còn giúp người dùng tiếp cận các công cụ khoa học dữ liệu như Jyper hay Anaconda vô cùng dễ dàng.

Lập trình trí tuệ nhân tạo
Lập trình trí tuệ nhân tạo

Nghiên cứu, phân tích dữ liệu và trực quan hóa Pandas và NumPy Matplotlib

Pandas là bảng thông tin thể hiện trực quan như Excel, giúp bạn làm việc được với dataframes. NumPy. là các dữ liệu có cấu trúc hỗ trợ bạn thực hiện các thao tác liên quan đến Machine Learning hiệu quả. Nó có thể giúp bạn mô tả số liệu rồi tìm kiếm những mẫu bên trong tập dữ liệu đã có. Matplotlib là thư viện giúp tạo được các biểu đồ trực quan từ dữ liệu sẵn có, việc này giúp truyền đạt ý tưởng dễ dàng và đạt hiệu quả cao.

Machine Learning cùng scikit-learn

Sau khi thành thục những thao tác xử lý dữ liệu và trực quan hóa trên biểu đồ, bạn sẽ cần tìm hiểu các mẫu. Một trong những thư viện rộng lớn để nghiên cứu các mẫu là scikit-learn – thư viện Python sở hữu nhiều thuật toán machine learning hữu ích và đã được tích hợp sẵn với nhiều chức năng khác nhau.

Bước 4: Học sâu mạng lưới thần kinh

Có thể tham khảo những tài liệu về deeplearning ai từ đó giúp bạn hiểu được các hoạt động của mạng lưới kết nối AI sau đó giúp đơn giản hóa cấu trúc.

Bước 5: Thực hành

Trong quá trình nghiên cứu và học tập, bạn có thể thực hành những gì đã biết vào các dự án cá nhân, việc này sẽ giúp các kiến thức được tiếp thu nhanh chóng và lâu quên.

>>> Tham khảo Lập trình trí tuệ nhân tạo Python – Lựa chọn hàng đầu của lập trình viên

Lập trình trí tuệ nhân tạo cùng xBot

Lập trình trí tuệ nhân tạo
Lập trình trí tuệ nhân tạo

Giáo dục STEM dễ dàng và lập trình trí tuệ nhân tạo cùng robot lập trình xBot – Bộ robot STEM giúp học sinh trải nghiệm lắp ráp và lập trình robot dễ dàng, thú vị hơn. xBot sử dụng phương pháp lập trình khối lệnh và tích hợp sẵn nhiều công nghệ tiên tiến, hiện đại.

Bạn đọc có thể tham khảo thông tin về xBot tại đây.

>>> Tham khảo về tính năng lập trình trí tuệ nhân tạo trên xBoT .

Lời kết

Trên đây là bài hướng dẫn học lập trình trí tuệ nhân tạo qua các bước, OhStem hy vọng bài viết sẽ đem dến cho bạn cái nhìn sơ bộ về công việc lập trình trí tuệ nhân tạo, từ đó đưa ra những định hướng riêng của bản thân.

Để tìm hiểu thêm về các đồ chơi, giáo cụ STEAM cho bé, vui lòng liên hệ OhStem qua:

OhStem Education – Đơn vị cung cấp công cụ và giải pháp giáo dục STEAM cho mọi lứa tuổi tại Việt Nam

Những bài liên quan

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Fill out this field
Fill out this field
Vui lòng nhập địa chỉ email hợp lệ.
You need to agree with the terms to proceed